交互方向乗数法を用いた分散スケジューリング
スケジューリング問題をマルチエージェント系での合意問題として捉えることによって，交互方向乗数法を用いた分散スケジューリングによって解く方法を開発した。
分散コンピューティングとはネットワークで接続された複数のコンピューターが処理を分担して行う仕組みです。ここではクラウドはネットワーク上にあるサーバー類の総称、エッジは末端で動作する装置のことを言います。分散コンピューティングを用いて人工知能(AI)のモデルを更新することによりクラウド側とエッジ側が共進化する分散AI基盤システムの構築を行います。
分散コンピューティング
集中型の情報処理ではネットワーク上の端末の情報は全てそのままクラウドに転送され、クラウド上で情報処理が行われます。それに対し、分散コンピューティングではエッジ端末とクラウドの通信だけではなく、エッジ端末間で情報を転送し情報処理を行います。またエッジ端末は単にデータを取得し転送するだけではなく、情報処理を行う機能を有します。
共進化型AIプラットフォーム
人工知能(AI)では機械学習技術を用いてビッグデータから法則性を見つけ出しモデルを作ることで画像認識などの様々な場面に対応します。共進化型AIプラットフォームではクラウド側とエッジ側でデータとモデルを還流させることでAIを進化させます。
右図ではごみ収集車にエッジ端末を搭載、走行中にデータ収集を行い、必要に応じてデータをクラウドに転送および学習を行いエッジ端末に転送することで進化するAIプラットフォームの例を示しています(*)。
その他の応用例として気象センシング、自然環境センシング(防災など)、農業センシングなどが考えられます。
* 慶應義塾大学との共同研究
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